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Enregistrement W3213960615 · doi:10.1016/j.invent.2021.100481

Insights into internet-delivered cognitive behavioural therapy for public safety personnel: Exploration of client experiences during and after treatment

2021· article· en· W3213960615 sur OpenAlexaffabout
Janine D. Beahm, Hugh C McCall, R. Nicholas Carleton, Nickolai Titov, Blake F. Dear, Heather D. Hadjistavropoulos

Notice bibliographique

RevueInternet Interventions · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueDigital Mental Health Interventions
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésThematic analysisMental healthPsychologyCognitionQualitative researchThe InternetPerceptionApplied psychologyNursingMedical educationMedicinePsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canadian public safety personnel (PSP) experience high rates of mental health problems and barriers to receiving care. Internet-delivered cognitive behavioural therapy (ICBT) may help reduce barriers to care; however, there is no literature involving qualitative analyses of client feedback to describe PSP experiences with ICBT. Identifying these experiences is important because it can inform future use of ICBT with this group that has unique needs. The current study was designed to explore how clients (N = 82) experienced ICBT that had been tailored to meet their needs; specifically, the study assessed their perceptions of program impacts, what clients found helpful, and client suggestions for improvements. The ICBT course included five core lessons, client stories, and nine initial additional resources, as well as flexible frequencies (optional, once weekly, or twice weekly) and durations (8 to 16 weeks) of therapist support. A qualitative reliability thematic analysis was used to analyze client communications and feedback. Responses to a Treatment Satisfaction Questionnaire administered at eight weeks post-enrollment were available for 57 clients. Client emails with therapists were also examined among all clients, including an additional 25 clients who did not complete the Treatment Satisfaction Questionnaire. Themes identified in the qualitative analyses were related to: reported impacts and hindering events, helpful and challenging course skills and content, helpful aspects of the course, and areas for improvement. Clients who completed the Treatment Satisfaction Questionnaire and those who did not reported beneficial impacts from the program, with the most commonly endorsed themes being skill development and normalizing mental health issues. Hindering events were experienced by both groups and included timeline challenges, technology challenges, and negative effects. Comments from both groups suggested that clients had more success than challenges when practicing the skills. Thought challenging was the skill most frequently identified as helpful. Clients described many aspects of the program as helpful with the most frequently endorsed themes being the course format and content, the flexible nature of the course, access to additional materials and case stories, and therapist assistance. Clients also provided suggestions for improving the course (e.g., case stories, additional resources, timelines audio and videos). Overall, client communications suggest that ICBT is accepted and perceived as beneficial among PSP. These results informed rapid improvements to the ICBT program tailored for PSP and may inform others seeking to provide digital mental health services to PSP.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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